Exercice 1 sur 9
QCMSur quoi s’appuie l’algorithme des k plus proches voisins pour classer un nouvel élément ?

Numérique et sciences informatiques (NSI) · Première
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ULUMINE · Numérique et sciences informatiques (NSI) · Première
Feuille d’exercices
Prénom : ……………………………Date : ……………………Score : ……… / 9
Les exercices utilisent les points du cours : A (1, 1), B (2, 1), F (1, 3) rouges et C (4, 3), D (5, 4), E (3, 4) bleus.
Exercice 1 — Coche la bonne réponse.
Sur quoi s’appuie l’algorithme des k plus proches voisins pour classer un nouvel élément ?
Exercice 2
Calcule la distance euclidienne entre les points (1, 1) et (4, 5).
Écris tes calculs :
Réponse : ………………
Exercice 3
Avec k = 1, quelle classe est prédite pour P (2, 2) ? (rouge ou bleu)
Exercice 4
Avec k = 3, quelle classe est prédite pour P (2, 2) ?
Exercice 5
Calcule la distance entre P (2, 2) et D (5, 4), arrondie au centième.
Écris tes calculs :
Réponse : ………………
Exercice 6 — Coche « Vrai » ou « Faux ».
Quand il y a deux classes possibles, choisir k impair évite les égalités lors du vote.
VraiFaux
Exercice 7 — Complète les trous.
Complète les étapes de l’algorithme.
1. Calculer les entre la cible et chaque donnée. 2. les données selon cette distance. 3. Garder les k premières. 4. Attribuer la classe parmi ces k voisins.
Exercice 8 — Coche la bonne réponse.
Que se passe-t-il si l’on choisit k égal au nombre total de données ?
Exercice 9 — Relie chaque élément de gauche à celui de droite.
Associe chaque terme à sa définition.
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ULUMINE · Numérique et sciences informatiques (NSI) · Première
Corrigé détaillé — pour les parents et les enseignants
Exercice 1
Réponse : Sur des exemples dont la classe est déjà connue
On compare la cible aux exemples étiquetés du jeu de données d’apprentissage : c’est une classification supervisée.
Exercice 2
Réponse : 5
On applique la formule de la distance.
Exercice 3
Réponse : rouge
Le plus proche voisin de P est B (2, 1), à distance 1, qui est rouge.
Exercice 4
Réponse : rouge
Les 3 plus proches voisins sont B (1), A et F (√2), tous rouges.
Exercice 5
Réponse : 3,61
On applique la formule de la distance.
Exercice 6
Réponse : Vrai
Avec un nombre impair de votants et deux classes, l’une des deux a forcément la majorité.
Exercice 7
Réponse : distances · Trier · majoritaire
Distance, tri, sélection des k premiers, vote majoritaire : ce sont les quatre étapes de la fonction knn.
Exercice 8
Réponse : On prédit toujours la classe la plus fréquente dans les données
Toutes les données votent, quelle que soit la cible : la prédiction ne dépend plus de la position de la cible.
Exercice 9
Réponse : 1 → B · 2 → C · 3 → A · 4 → D
Ce vocabulaire est commun à de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique.
Les exercices utilisent les points du cours : A (1, 1), B (2, 1), F (1, 3) rouges et C (4, 3), D (5, 4), E (3, 4) bleus.
Sur quoi s’appuie l’algorithme des k plus proches voisins pour classer un nouvel élément ?
Calcule la distance euclidienne entre les points (1, 1) et (4, 5).
Avec k = 1, quelle classe est prédite pour P (2, 2) ? (rouge ou bleu)
Avec k = 3, quelle classe est prédite pour P (2, 2) ?
Calcule la distance entre P (2, 2) et D (5, 4), arrondie au centième.
Quand il y a deux classes possibles, choisir k impair évite les égalités lors du vote.
Complète les étapes de l’algorithme.
Que se passe-t-il si l’on choisit k égal au nombre total de données ?
Associe chaque terme à sa définition.
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